Marketingul este unul dintre departamentele în care instrumentele AI devin cel mai rapid vizibile. Scrierea de text, planificarea și procesarea datelor sunt sarcini pentru care modelele de limbaj și instrumentele de automatizare sunt deja de mult timp antrenate. Totuși, asta nu înseamnă că întregul departament este dat peste cap. În taxonomia noastră, 54 de sarcini se încadrează în domeniul marketingului, iar acestea se împart clar în trei categorii: sarcini pe care AI le poate prelua, sarcini care trebuie să rămână sub supraveghere umană și sarcini care rămân muncă umană. Acest articol arată tiparul, nu lista completă.
Sarcinile care pot fi preluate cel mai complet de AI au câteva lucruri în comun: o intrare clară, un format recunoscut și puțină dependență de context actual dincolo de textul însuși. Scrierea unei postări pe social media pe baza unui subiect, a unei platforme și a unui tone-of-voice este un bun exemplu în acest sens. Tiparul este cunoscut, rezultatul este scurt, iar abaterile pot fi corectate rapid. Și planificarea și publicarea postărilor pe social media se încadrează adesea aici: odată ce conținutul și planificarea sunt stabilite, executarea acestora este o chestiune de conectare a sistemelor între ele.
Scrierea de text publicitar urmează aceeași logică. Structura unui anunț pe un motor de căutare sau pe o platformă socială este strictă, lungimea este limitată și există cantități mari de exemple pe baza cărora un model poate fi ajustat. Acest lucru face acest tip de muncă de text potrivit pentru preluare completă, cu condiția ca cineva să evalueze mesajul final și consistența brandului înainte ca textul să devină public.
Ceea ce leagă aceste sarcini este că calitatea poate fi testată bine în raport cu un format. Există puțin spațiu pentru diferențe de interpretare privind ce înseamnă o postare socială sau un text publicitar bun în cadrele stabilite.
Cel mai mare grup de sarcini din marketing se încadrează în categoria de mijloc: AI face munca preliminară, un om aprobă sau respinge, cu motiv. Scrierea unui articol de blog este un exemplu elocvent în acest sens. AI poate livra un concept pe baza subiectului, publicului țintă și tone-of-voice, dar corectitudinea factuală, nuanța și vocea brandului necesită evaluare din partea unei persoane care cunoaște contextul și cititorul. O eroare sau un ton nepotrivit într-un articol vizibil public are o greutate diferită față de o eroare într-o notă internă.
Aceeași situație se aplică la elaborarea unui brief de campanie. AI poate face o primă schiță a obiectivului, publicului țintă și mesajului pe baza brief-urilor anterioare și a datelor disponibile, dar bugetul, alegerile strategice și coordonarea cu alte departamente necesită un om care își asumă responsabilitatea pentru rezultat. Și răspunsul la reacții și mesaje pe social media se încadrează adesea aici: AI poate formula un răspuns draft, dar în cazul plângerilor, subiectelor sensibile sau situațiilor neobișnuite, un om trebuie să evalueze dacă acel răspuns este cu adevărat adecvat înainte de a fi trimis.
Motivul pentru care aceste sarcini rămân sub supraveghere nu este că AI nu poate face față limbajului. Este că consecințele unui rezultat greșit se situează dincolo de textul însuși: daune de reputație, un buget alocat greșit, un client nemulțumit care nu se simte ascultat. De îndată ce rezultatul unei sarcini influențează ceva dincolo de document, este necesar un pas de aprobare motivat.
Un grup mai mic, dar recognoscibil de sarcini rămâne muncă umană, și pe termen mai lung. Executarea campaniei și monitorizarea acesteia pe parcurs este un exemplu în acest sens. Ajustarea din mers a unei campanii în desfășurare necesită combinarea cifrelor cu simțul pieței, cronometrarea și, uneori, considerații politice în cadrul organizației — factori care nu sunt toți consemnați în date și care au o pondere diferită în funcție de situație.
Segmentarea listei de e-mail pe baza comportamentului, intereselor și caracteristicilor clienților pare la prima vedere o sarcină de date, dar alegerea privind ce segmentare este valoroasă din punct de vedere strategic pentru perioada următoare este legată de priorități comerciale care se află dincolo de sistem. AI poate organiza datele; evaluarea privind ce grupuri sunt relevante pentru ce obiectiv rămâne în sarcina unui om.
De asemenea, elaborarea unui calendar de conținut pentru perioada următoare rămâne, în esență, muncă umană. Nu este vorba doar despre ce conținut apare când, ci despre coordonarea cu campaniile, sezoanele și, uneori, actualitatea care se pretează dificil la prognoză. Este exact motivul pentru care aceeași muncă are un rezultat diferit de la o organizație la alta: împărțirea în categorii este un punct de start, nu un dat fix pentru fiecare organizație.
Această clasificare este generică: bazată pe caracterul sarcinii, nu pe situația specifică din echipa dumneavoastră. Câte ore eliberează efectiv acest lucru depinde de modul în care funcționează în prezent departamentul dumneavoastră de marketing, de instrumentele deja utilizate și de cât de mult din muncă este deja standardizată. De aceea, preferăm să nu menționăm un procent fără explicații; citiți de ce calculăm în ore și nu în oameni pe această pagină despre metoda noastră de calcul, și ce spune și ce nu spune o marjă pe această pagină despre marje.
Dacă acest subiect se îndreaptă către decizii de personal, se aplică cerințe legale proprii asupra cărora această pagină nu se pronunță.
Doriți să aflați cum se aplică acest lucru rolului sau echipei dumneavoastră? Puteți completa quickscan-ul gratuit al ftetoai: douăsprezece întrebări, fără cont, cu o indicație privind ce parte din orele din profilul dumneavoastră poate fi preluată astăzi de AI. Scanul complet de muncă, care analizează mai profund sarcinile dumneavoastră specifice, este încă în construcție — preferăm să comunicăm acest lucru sincer decât să îl oferim deja acum.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.